docker中查看prometheus docker中查看nvidia驱动版本

用docker创建pytorch gpu版本

• 一、显卡驱动、镜像cuda版本、pytorch cuda版本三者对应

• 1. 查看驱动版本
• 2. 查看该驱动版本支持的cuda版本
• 3. 查看pytorch是否支持该cuda版本

• 二、找镜像
• 三、编写Dockerfile
• 四、创建环境
• 五、 生成容器并进入容器
• 六、官方镜像
• 七、将生成镜像发布到阿里云
• 八、保存镜像

• 注：为什么选runtime

自制镜像， 以nvidia/cuda:11.3.0-runtime-ubuntu20.04为基础镜像

一、显卡驱动、镜像cuda版本、pytorch cuda版本三者对应

1. 查看驱动版本

nvidia-smi查看显卡驱动版本

可以看到显卡驱动版本为：470.103.01

2. 查看该驱动版本支持的cuda版本

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

可以看到最高支持到cuda版本为：11.4

3. 查看pytorch是否支持该cuda版本

可以看到是支持的

二、找镜像

找该cuda版本镜像

https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/tags?page=1&ordering=last_updated

搜索：nvidia/cuda:11.3.0-runtime-ubuntu20.04
电脑系统版本为ubuntu20.04，就下20.04的

拉取 镜像

docker pull nvidia/cuda:11.3.0-runtime-ubuntu20.04

更新pip 的另一种方式
dockerfile同路径下要有get-pip.py,之所以要这个是因为这样安装pip是最精简的，其他方式十分冗余
get-pip.py获取地址：

https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

三、编写Dockerfile

资料下载：

链接: https://pan.baidu.com/s/1Ds1z81ghfssJcj-wE_GauQ 密码: 9bgd

FROM nvidia/cuda:11.3.0-runtime-ubuntu20.04

MAINTAINER yyq
#添加python的安装包
ADD Python-3.7.10.tar.xz /opt
#为了执行apt-get update
RUN mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
COPY sources.list /etc/apt/sources.list
RUN chmod a+x /etc/apt/sources.list

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
#更新apt
RUN apt-get update

RUN mkdir /root/.pip
COPY pip.conf /root/.pip/.

RUN mkdir /usr/local/python-3.7
#安装依赖

RUN apt-get install gcc -y && apt-get install make -y \
		&& apt-get install vim -y && apt-get install openssl -y \
		&& apt-get install libssl-dev -y && apt-get install python3-pip -y
RUN /opt/Python-3.7.10/configure --prefix=/usr/local/python-3.7 \
		&& make && make install

RUN apt-get install vim ffmpeg libsm6 libxext6 cron openssh-server -y
RUN pip install aio-pika==7.1.0 asyncio==3.4.3 APScheduler==3.7.0 matplotlib==3.3.4 opencv-python==4.5.2.52 && \
    Pillow==8.2.0 pika==1.2.0 pymongo==3.11.4 requests==2.25.1
RUN pip install pandas==1.5.3 pyyaml==6.0 tqdm==4.64.1 seaborn==0.12.2
RUN pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

RUN cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo 'Asia/Shanghai'>/etc/timezone

RUN sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/'  /etc/ssh/sshd_config
RUN sed -i 's/UsePAM yes/UsePAM no/' /etc/ssh/sshd_config
RUN echo "root:123456" | chpasswd

RUN echo  "alias ll='ls -l'" >> ~/.bash_profile
RUN /bin/bash -c 'source  ~/.bash_profile;'

CMD [""]

四、创建环境

docker build -t cuda-11.3-pytorch:v1 .

docker images 查看刚刚定制的镜像

五、 生成容器并进入容器

注：创建容器的时候一定要加 --runtime=nvidia 否则无法使用GPU

docker run --name py_gpu --runtime=nvidia -it cuda-11.3-pytorch:v1 /bin/bash

六、官方镜像

后面我发现pytorch有官方的镜像，官方的runtime 2.59G, devel 6.31G，我的8.46G, 明显官方的小很多

https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags?page=1&ordering=last_updated

七、将生成镜像发布到阿里云

注：必须要有生成的容器

docker commit -a yyq -m "cuda-11.3-pytorch" b86212f4836c cuda11.3_pytorch:v1

于是镜像就多了一个

将镜像推送到registry

docker login --username=沁心_qin registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
docker tag 6bacc31361ff registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yyq01/cuda11.3_pytorch:v1.1
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yyq01/cuda11.3_pytorch:v1.1

上传完成后可以看到

八、保存镜像

docker save cuda-11.3-pytorch:v1 | gzip -c > cuda11.3_pytorch.tar.gz

注：为什么选runtime

仔细看dockerhub nvidia/cuda 有base runtime devel
看官方给的说明

https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA

大概含义就是

base：最低要求，什么也没有，东西自己安装

runtime：基础用的都有

devel：基础用的+调试

镜像大小的一个比一个大，所以就选runtime